「疑賴論」在國際發酵 國臺辦：勾連外部勢力謀「獨」的企圖都註定失敗
2026-01-27 13:33 4,487次浏览杭州8月8日電(林波)「街頭小販頭頂著成堆的商品穿梭在車流中，Tecno的商店、China Mall的燈火……中非合作早已滲透進這片土地的毛細血管。」浙江大學在讀博士生李璐欣在「西非實踐筆記」中寫道——這些畫面讓她明白，共建「一帶一路」倡議改變了無數普通人的生活。 李璐欣的這段感悟，是中國高校學子暑期走出國門、觸摸真實世界的深刻縮影。 近日，一支來自浙江大學經濟學院的實踐團跨越一萬兩千多公裡，深入西非加納與奈及利亞，走進大學課堂、參訪中資企業、體驗當地文化，用腳步丈量這片充滿活力的土地，也用專業視角觀察中非合作的脈搏。 近日，浙江大學經濟學院實踐團與非洲師生合影。 (浙江大學供圖) 超越「原始想像」：青年視野在碰撞中「校準」 出發前，「原始而神秘」是不少學子對非洲的模糊想像。 浙江大學碩士生洪啟航坦言心中曾充滿忐忑，但降落在加納首都阿克拉後，顧慮迅速被熱情擊碎。 獨立廣場偶遇當地電視臺記者，受邀觀看加納小姐選美；加納大學孔子學院裡座無虛席的漢語課堂、剪窗花時非洲同學眼中的光亮……這些細節在重塑著洪啟航的認知——「膚色不同，笑容相似」。 臨別時，他將印著中文「飯搭子」的可樂送給當地記者，收穫了跨越大陸的情誼。他說：「面紗褪去，非洲未失神秘，反而賦予了『和而不同』的文明互鑑更多『血肉』。」 浙江大學碩士生何城楷則敏銳捕捉到阿克拉的複雜肌理：擁堵的「Tro-Tro」小巴與網約車並行，頭頂貨物穿梭車流的小販與別墅區共存。 最讓何城楷印象深刻的是當地人對足球的熱情：「足球運動無處不在。」而打動他的是當地人的樂觀與堅韌，「從街頭小販到自習室裡的學子，都讓我深刻體會到這裡的堅韌、包容和希望。走出去本身，就是破除刻板印象、建立立體認知的必修課。」 近日，實踐團成員用鏡頭記錄隨處可見的足球少年。 (浙江大學供圖) 穿透「知識時差」：學術合作在對話中重構 對於浙江大學在讀博士生夏藝文而言，此行是一次深刻的「被看見」之旅。她敏銳地察覺了「知識的時間差」帶來的張力：西方文獻中的概念未必適用於非洲土壤，而非洲學者關切的「經濟自主性」等議題，又促使中國學子反觀自身學術訓練的盲區。 「這種差異不是隔閡，而是合作真正的起點。」她認為，中非高校合作不應止於項目堆砌，而應置於「全球南方知識建構」語境下，展開「互為主體、共建共生」的知識協商。 夏藝文的思考，也是加納大學孔子學院中方院長王吉民近年來在呼籲的。 王吉民表示，近年來非洲青年對中國的發展模式和中國文化表現出高度興趣，但仍缺乏平等、有效、真實交流的載體與渠道，「面對非洲青年對中國的興趣，我們需要提供的不是一種『標準答案』。現在的問題不是缺乏信息，而是缺乏面對面對話、缺乏走出屏幕與資料的真實交流。」 他呼籲更多中國青年學者走出熟悉的理論體系和「文字」課堂，深入非洲社會一線，在實地調研與真實互動中重構跨文化理解的邏輯與方式，「對於國內的青年學者們來說，走出來，永遠比遠程想像中的學術研究更有力。」 近日，實踐團成員走進當地電視臺。 (浙江大學供圖) 超越「單邊輸出」：高校教育在互鑑中升華 在全球化背景下，推動跨文化交流與實踐學習成為中國高校在「育人」路上的重點之一。 在浙江大學經濟學院百人計劃研究員袁松看來，通過「走出去」感知不同文化背景下的治理邏輯、市場結構和社會互動，師生可以發現教學內容與現實需求之間的差距，進而推動課程改革與實踐教學創新，提高人才培養的實用性和前瞻性。 「當袁松教授介紹浙江大學經濟學院MPCE項目時，奈及利亞青年Petra眼中閃爍的不僅是留學意向，更有對發展知識體系重構的渴望。」浙江大學經濟學院團委副書記沈豔表示，在看到當地青年把去中國學習深造作為一個理想時，她的內心很受觸動，「在非洲青年認知中，中國經驗提供了一種『去依附性現代化』的參照，他們正通過中國視角，拓展『發展即自由』的內涵。」 如今，沈豔也欣喜地看到，越來越多的非洲青年選擇來到中國學習、工作和生活。 浙江大學經濟學院黨委書記兼副院長王義中將這趟「走出去」的課程視為一堂鮮活的「大課」。他認為，培養具有「大問題意識」和「世界眼光」的新時代經濟學人，絕非紙上談兵，「當青年真正踏入異國土地，與西非同齡人『真誠對話未來』，才能讓『經世濟民』的情懷和『中國特色經濟學家精神』從理念沉澱為血脈中的『方向感』。」 浙江大學並非中國高校走向廣闊世界的個案。在全球化時代，如何有效連結全球、培養具有國際勝任力的人才，已成為中國高等教育的共同課題。(完)
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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